「扩散Transformer架构」共找到 2140 篇相关文章
刚刚，DeepSeek新模型MODEL1曝光，3处架构升级！
DeepSeek更新FlashMLA时曝光新模型MODEL1，从diff看它在MLA KV-Cache存储与访问方式上和V3/V3.2系列有3个本质差异，如物理排布更紧凑、引入‘extra’两段式cache、头维固定512×512。
微前端：迈向现代化前端架构的社会技术之旅
文章指出微前端不仅是技术模式，更是组织工作新范式。介绍其适用场景、演进现有系统方法，处理路由等跨领域问题策略，还强调它能让前端独立于后端现代化，实现渐进式变革。
深入理解OpenClaw技术架构与实现原理（上）
文章深入解析OpenClaw技术架构与原理，它以Gateway为核心，是高度灵活的个人AI助手系统，改变了软件开发范式。涵盖统一控制平面、推理循环、定时任务等多模块。如Gateway负责消息路由等，推理循环控制运行逻辑。
AI 引领的企业级智能分析架构演进与行业实践
在 QCon 全球软件开发大会（北京站）上，数势科技 AI 负责人李飞分享了企业级智能分析架构演进与实践。探讨了智能分析落地问题，介绍 Agent 结合数据分析优势、技术路线及落地要点，还对 Agent 发展给出思考与展望。
跟上 AI 的节奏：为演进式架构构建上下文存储库
本文探讨AI辅助开发带来的上下文认知断层问题。在开发中，AI前期提效但后期难题凸显，企业面临团队执行和管理层决策层面隐患。可通过融合三大工程规范构建上下文存储库解决，确保开发逻辑可控。
SSM+扩散模型，竟造出一种全新的「视频世界模型」
在AI热词不断涌现的时代，斯坦福大学等机构研究将长上下文、状态空间模型、扩散模型等结合，创造全新「视频世界模型」。它用状态空间模型实现长期记忆，还设置局部注意力机制，训练和推理表现出色。
一句话生成任务专属LoRA！Transformer作者创业公司颠覆LLM微调
Transformer作者之一创立的SakanaAI推出Text-to-LoRA（T2L），简化模型适配流程，省却繁琐微调。T2L参数压缩率达80%仅降1.2%准确率，零样本场景平均准确率78.3%超现有SOTA方法，开启“一句话定制模型”时代。
从deepseek v4的受限流线型超链接mHC谈架构优化
文章围绕DeepSeek v4的受限流线型超链接mHC探讨架构优化。指出过去十年深度学习重扩展层内计算，忽视层间通信。介绍多种层间通信改进方法，提出用检索替代累加，还提及深度注意力机制及混合深度注意力的成果。
刚刚，DeepSeek 突发梁文锋署名新论文：V4 新架构提前曝光？
今天凌晨，DeepSeek在GitHub开源新论文与模块Engram，论文提出“查—算分离”机制，通过可扩展查找记忆结构提升模型表现。Engram将记忆与计算职责分离，或成V4核心技术，获网友肯定。
用Rust重写OpenClaw，Transformer作者下场造了安全版「龙虾」
Transformer八子之一Illia Polosukhin用Rust构建安全版OpenClaw——IronClaw。他指出OpenClaw有数据和资金安全风险，IronClaw以安全为核心，有多项安全设计，未来还会增加策略验证等能力。